CN117115147A - 一种基于机器视觉的纺织品检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体为一种基于机器视觉的纺织品检测方法及系统，包括以下步骤：基于纺织品图像，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，生成初步识别图像特征库。本发明中，通过卷积神经网络、循环神经网络、多光谱图像采集技术、计算机视觉技术和区块链技术等，形成纺织品检测体系，首先利用卷积神经网络和循环神经网络的组合为纺织品瑕疵检测提供了高准确性的基础，多光谱图像采集技术使得隐蔽缺陷能够被更加准确地检测出来，而实时质量控制指令的产生和应用，以及智能缺陷分析，确保了生产过程中的实时监控和产品质量的及时调整，结合区块链技术和物联网设备，还为纺织品的质量信息提供了一个可靠、不可篡改的追溯体系。

Description

一种基于机器视觉的纺织品检测方法及系统

技术领域

本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的纺织品检测方法及系统。

背景技术

图像数据处理涉及使用计算机和算法来处理和分析静态或动态图像数据的方法和技术。这个领域包括图像采集、预处理、特征提取、对象识别、图像分割、模式匹配等多个方面。它的主要目标是从图像中提取有用的信息、识别图像中的对象或特征、以及进行图像数据的分析和理解。

其中，纺织品检测方法是一种应用机器视觉技术的方法，目的是通过自动化和计算机分析检测纺织品的质量、缺陷和特征，确保最终产品符合质量标准。通过图像采集、预处理、特征提取、模式识别和实时监测等手段，该方法不仅提高了检测准确性和效率，还记录和分析数据以改进生产过程，并能够预测潜在问题。因此，基于机器视觉的纺织品检测方法在纺织业中起到了关键作用，帮助确保产品质量和生产效率。

在纺织品检测方法的实际使用过程中，现有的纺织品检测方法过于简单和浅层，无法对隐蔽的瑕疵进行深入识别，容易出现遗漏。同时，缺乏实时的质量控制和智能缺陷分析可能导致生产过程中的问题不能及时被发现和纠正，从而影响到最终产品的质量。此外，传统的纺织品检测方法可能并未采用如区块链这样的技术来追溯产品的质量信息，因此在产品信息的透明性和可追溯性上存在明显的不足。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于机器视觉的纺织品检测方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于机器视觉的纺织品检测方法，包括以下步骤：

S1：基于纺织品图像，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，生成初步识别图像特征库；

S2：基于所述初步识别图像特征库，采用循环神经网络对纺织品图像序列进行时序分析，得到纺织品瑕疵序列分析结果；

S3：依据所述纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱图像采集技术与机器学习方法，进行隐蔽缺陷的深入识别，生成多光谱瑕疵检测报告；

S4：针对所述多光谱瑕疵检测报告，实施实时纺织品检测和控制系统，通过计算机视觉技术调整生产参数，形成实时质量控制指令；

S5：将所述实时质量控制指令纳入智能缺陷分析和排序系统，利用图像分割和深度学习技术，进行产品的质量级别智能判定，获得纺织品质量等级标签；

S6：基于所述纺织品质量等级标签，应用区块链技术和物联网设备，构建纺织品的质量信息追溯，创建纺织品完整追溯记录。

作为本发明的进一步方案，基于纺织品图像，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，生成初步识别图像特征库的步骤具体为：

S101：基于原始纺织品图像，采用高斯滤波算法进行图像去噪，并用直方图均衡化进行图像增强，生成增强后的纺织品图像；

S102：基于所述增强后的纺织品图像，采用卷积神经网络中的卷积层，针对纹理和结构进行特征抽取，生成初步特征映射；

S103：基于所述初步特征映射，应用最大池化方法减小参数规模同时保留主要特征，生成池化后的特征映射；

S104：基于所述池化后的特征映射，通过全连接层，使用ReLU激活函数整合特征，生成纺织品特征向量；

S105：针对所述纺织品特征向量，采用Softmax分类层实现特征区域的分类识别，生成初步识别图像特征库。

作为本发明的进一步方案，基于所述初步识别图像特征库，采用循环神经网络对纺织品图像序列进行时序分析，得到纺织品瑕疵序列分析结果的步骤具体为：

S201：对所述初步识别图像特征库中的数据实现序列化处理，生成序列化纺织品数据；

S202：基于所述序列化纺织品数据，使用长短时记忆网络捕获数据中的长期依赖关系，生成时序特征映射；

S203：针对所述时序特征映射，运用全连接层并采用线性激活函数进行特征整合，生成整合后的时序特征向量；

S204：基于所述整合后的时序特征向量，利用Softmax层进行瑕疵分类和序列化标注，生成纺织品瑕疵序列分析结果。

作为本发明的进一步方案，依据所述纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱图像采集技术与机器学习方法，进行隐蔽缺陷的深入识别，生成多光谱瑕疵检测报告的步骤具体为：

S301：基于所述纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱摄像技术深入捕获瑕疵区域的图像细节，生成多光谱瑕疵图像；

S302：基于所述多光谱瑕疵图像，采用灰度共生矩阵提取瑕疵的深层特征，生成深层瑕疵特征数据；

S303：利用支持向量机对所述深层瑕疵特征数据进行分类分析，确定瑕疵种类，生成隐蔽缺陷识别结果；

S304：根据所述隐蔽缺陷识别结果，利用数据可视化工具进行报告整理与可视化展示，生成多光谱瑕疵检测报告。

作为本发明的进一步方案，针对所述多光谱瑕疵检测报告，实施实时纺织品检测和控制系统，通过计算机视觉技术调整生产参数，形成实时质量控制指令的步骤具体为：

S401：基于所述多光谱瑕疵检测报告，采用边缘检测算法进行缺陷定位，生成缺陷位置图；

S402：基于所述缺陷位置图，使用模板匹配技术对缺陷进行分类，生成缺陷类型识别表；

S403：基于所述缺陷类型识别表，采用模糊逻辑控制提出生产参数的实时调整建议，生成生产参数调整建议表；

S404：基于所述生产参数调整建议表，通过计算机视觉技术自动调整生产设备参数，生成实时质量控制指令。

作为本发明的进一步方案，将所述实时质量控制指令纳入智能缺陷分析和排序系统，利用图像分割和深度学习技术，进行产品的质量级别智能判定，获得纺织品质量等级标签的步骤具体为：

S501：基于所述实时质量控制指令，采用图像分割技术对纺织品图像进行分割，生成缺陷与正常区域分割图；

S502：基于所述缺陷与正常区域分割图，使用深度学习技术提取缺陷特征，生成缺陷特征数据库；

S503：基于所述缺陷特征数据库，采用神经网络分类器进行质量级别评估，生成纺织品质量评估表；

S504：基于所述纺织品质量评估表，为纺织品标注对应的质量等级，生成纺织品质量等级标签。

作为本发明的进一步方案，基于所述纺织品质量等级标签，应用区块链技术和物联网设备，构建纺织品的质量信息追溯，创建纺织品完整追溯记录的步骤具体为：

S601：基于所述纺织品质量等级标签，使用物联网设备实时采集生产线上的质量数据，生成实时质量数据流；

S602：基于所述实时质量数据流，采用哈希算法确认数据的完整性与唯一性，生成哈希值数据库；

S603：基于所述哈希值数据库，使用区块链技术对质量数据进行不可篡改的存储，生成纺织品质量区块链记录；

S604：基于所述纺织品质量区块链记录，通过区块链浏览器进行数据检索与展示，生成纺织品完整追溯记录。

一种基于机器视觉的纺织品检测系统用于执行上述基于机器视觉的纺织品检测方法，所述基于机器视觉的纺织品检测系统包括图像增强模块、特征抽取模块、时序分析模块、深层瑕疵识别模块、缺陷定位与分类模块、质量评估模块、数据追溯与展示模块。

作为本发明的进一步方案，所述图像增强模块基于原始纺织品图像，采用高斯滤波算法和直方图均衡化，进行图像增强与去噪，生成增强后的纺织品图像；

所述特征抽取模块基于增强后的纺织品图像，采用卷积神经网络和最大池化方法，进行纹理和结构特征抽取，生成池化后的特征映射；

所述时序分析模块基于初步识别图像特征库，采用数据序列化和长短时记忆网络，进行长期依赖关系捕获，生成时序特征映射；

所述深层瑕疵识别模块基于时序特征映射，利用多光谱摄像技术和灰度共生矩阵，进行瑕疵深层特征分析，生成深层瑕疵特征数据；

所述缺陷定位与分类模块基于深层瑕疵特征数据，采用边缘检测算法和模板匹配技术，进行缺陷定位与分类，生成缺陷位置图和缺陷类型识别表；

所述质量评估模块基于缺陷类型识别表，使用深度学习技术和神经网络分类器，进行质量评估，生成纺织品质量评估表；

所述数据追溯与展示模块基于纺织品质量评估表，利用物联网设备和区块链技术，进行质量数据采集与不可篡改的存储，生成纺织品质量区块链记录。

作为本发明的进一步方案，所述图像增强模块包括去噪子模块、图像均衡子模块、图像保存子模块；

所述特征抽取模块包括卷积子模块、池化子模块、初步特征整合子模块；

所述时序分析模块包括数据序列化子模块、长短时记忆子模块、时序特征整合子模块；

所述深层瑕疵识别模块包括多光谱捕获子模块、光谱特征提取子模块、特征分类子模块；

所述缺陷定位与分类模块包括定位子模块、匹配识别子模块、建议生成子模块；

所述质量评估模块包括图像分割子模块、图像特征提取子模块、质量分类子模块；

所述数据追溯与展示模块包括实时数据采集子模块、数据加密与存储子模块、数据展示子模块。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过卷积神经网络、循环神经网络、多光谱图像采集技术、计算机视觉技术和区块链技术等，形成了一个全面、深入、实时的纺织品检测体系。首先利用卷积神经网络和循环神经网络的组合为纺织品瑕疵检测提供了高准确性的基础。多光谱图像采集技术使得隐蔽缺陷能够被更加准确地检测出来。而实时质量控制指令的产生和应用，以及智能缺陷分析，确保了生产过程中的实时监控和产品质量的及时调整。结合区块链技术和物联网设备，还为纺织品的质量信息提供了一个可靠、不可篡改的追溯体系。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明的S1细化流程图；

图3为本发明的S2细化流程图；

图4为本发明的S3细化流程图；

图5为本发明的S4细化流程图；

图6为本发明的S5细化流程图；

图7为本发明的S6细化流程图；

图8为本发明的系统流程图；

图9为本发明的系统框架示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于机器视觉的纺织品检测方法，包括以下步骤：

S1：基于纺织品图像，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，生成初步识别图像特征库；

S2：基于初步识别图像特征库，采用循环神经网络对纺织品图像序列进行时序分析，得到纺织品瑕疵序列分析结果；

S3：依据纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱图像采集技术与机器学习方法，进行隐蔽缺陷的深入识别，生成多光谱瑕疵检测报告；

S4：针对多光谱瑕疵检测报告，实施实时纺织品检测和控制系统，通过计算机视觉技术调整生产参数，形成实时质量控制指令；

S5：将实时质量控制指令纳入智能缺陷分析和排序系统，利用图像分割和深度学习技术，进行产品的质量级别智能判定，获得纺织品质量等级标签；

S6：基于纺织品质量等级标签，应用区块链技术和物联网设备，构建纺织品的质量信息追溯，创建纺织品完整追溯记录。

通过卷积神经网络和循环神经网络的特征提取和时序分析，该方法可以快速而准确地检测和识别纺织品中的瑕疵。这可以大大提高生产线上的品质控制，减少次品率，降低生产成本。采用多光谱图像采集技术与机器学习方法，该方法能够深入识别隐蔽缺陷，不仅提高了检测的全面性，还减少了次品流入市场的风险。基于多光谱瑕疵检测报告，实施实时纺织品检测和控制系统，通过计算机视觉技术调整生产参数。这使得制造过程可以在实时监控下进行，有助于迅速应对潜在问题，提高产品质量。利用图像分割和深度学习技术，可以对产品进行智能质量级别判定，获得纺织品质量等级标签。这有助于快速分类和排序产品，提高了产品的定制能力和市场竞争力。应用区块链技术和物联网设备，构建纺织品的质量信息追溯系统，可以跟踪产品的生产和质量信息。这不仅有助于质量问题的溯源和解决，还提高了透明度和信任度，满足了质量标准和法规的合规性要求。

请参阅图2，基于纺织品图像，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，生成初步识别图像特征库的步骤具体为：

S101：基于原始纺织品图像，采用高斯滤波算法进行图像去噪，并用直方图均衡化进行图像增强，生成增强后的纺织品图像；

S102：基于增强后的纺织品图像，采用卷积神经网络中的卷积层，针对纹理和结构进行特征抽取，生成初步特征映射；

S103：基于初步特征映射，应用最大池化方法减小参数规模同时保留主要特征，生成池化后的特征映射；

S104：基于池化后的特征映射，通过全连接层，使用ReLU激活函数整合特征，生成纺织品特征向量；

S105：针对纺织品特征向量，采用Softmax分类层实现特征区域的分类识别，生成初步识别图像特征库。

步骤S101：图像预处理在这一步骤中，原始纺织品图像经过预处理，包括高斯滤波和直方图均衡化，以减少噪声并增强图像对后续处理的适应性。

高斯滤波：高斯滤波通过应用高斯核函数对图像进行卷积，从而模糊图像并降低噪声。滤波操作如下所示：[I_{\text{smoothed}}(x,y)=\sum_{i=-k}^{k}\sum_{j=-k}^{k}\text{Gaussian}(i,j)\cdotI(x-i,y-j)]其中，(I_{\text{smoothed}}(x,y))是滤波后的图像，(\text{Gaussian}(i,j))是高斯核函数的值，(k)是核的半径。

直方图均衡化：直方图均衡化通过拉伸图像的像素强度分布来增强图像对比度。具体操作如下：[I_{\text{equalized}}(x,y)=\frac{L-1}{M\cdotN}\sum_{i=0}^{x}\sum_{j=0}^{y}H(I(i,j))]其中，(I_{\text{equalized}}(x,y))是均衡化后的图像，(L)是像素灰度级别的数量，(M)和(N)分别是图像的宽度和高度，(H(I(i,j)))是图像的直方图。

步骤S102：特征提取在这一步骤中，采用卷积神经网络(CNN)对增强后的纺织品图像进行特征提取。CNN包含卷积层、激活函数以及可能的批量归一化和Dropout层。卷积操作如下所示：

[Z^{[l]}=\sum_{i=1}^{m}\left(W^{[l]}\astA^{[l-1]}\right)_{i}+b^{[l]}]

其中，(Z^{[l]})是卷积层的输出，(W^{[l]})是卷积核，(A^{[l-1]})是前一层的特征映射，(b^{[l]})是偏差项，(\ast)表示卷积操作。

步骤S103：池化在这一步骤中，使用最大池化方法对卷积后的特征映射进行下采样，以减小参数规模并保留主要特征。最大池化操作如下：

[A^{[l]}{i,j}=\max\left(A^{[l-1]}{2i,2j},A^{[l-1]}{2i,2j+1},A^{[l-1]}{2i+1,2j},A^{[l-1]}_{2i+1,2j+1}\right)]

其中，(A^{[l]})是池化后的特征映射，(A^{[l-1]})是卷积层输出的特征映射。

步骤S104：特征整合在这一步骤中，通过全连接层和激活函数对池化后的特征映射进行整合，生成纺织品特征向量。具体操作如下：

[Z^{[l]}=W^{[l]}A^{[l-1]}+b^{[l]}][A^{[l]}=\text{ReLU}(Z^{[l]})]

其中，(Z^{[l]})是全连接层的线性输出，(W^{[l]})是权重矩阵，(b^{[l]})是偏差项，(\text{ReLU})是激活函数。

步骤S105：分类识别最后，采用Softmax分类层对纺织品特征向量进行分类识别，生成初步识别图像特征库。Softmax操作如下：

[P(y=iX)=\frac{e^{Z^{[L]}i}}{\sum{j=1}^{C}e^{Z^{[L]}_j}}]

其中，(P(y=iX))是第(i)个类别的概率，(Z^{[L]})是最后一层的线性输出，(C)是类别的数量。

首先，在S101步骤中，采用高斯滤波和直方图均衡化对原始纺织品图像进行预处理。这些操作有助于减少图像中的噪声，并增强图像的对比度，为后续处理提供更好的输入。去噪和增强后的图像更容易被卷积神经网络处理，从而提高了特征提取的准确性和稳定性。

其次，在S102步骤中，卷积神经网络的卷积层用于抽取图像的纹理和结构特征。这些卷积操作可以有效地捕获图像中的局部信息，使得网络能够识别纺织品的不同纹理和结构。这进一步增强了检测的精确性，有助于准确地识别瑕疵和特征。

在S103步骤中，通过最大池化方法对特征映射进行下采样，减小了参数规模，同时保留了主要特征。这有助于减少计算复杂性，提高模型的运行速度，并防止过拟合。通过池化操作，网络能够更好地泛化到不同类型的纺织品图像，提高了通用性。

接下来，在S104步骤中，通过全连接层和ReLU激活函数对池化后的特征进行整合，生成纺织品的特征向量。这一步骤将高维特征转化为低维表示，有助于降低计算复杂度，并为后续的分类提供更好的输入。

最后，在S105步骤中，采用Softmax分类层对纺织品特征向量进行分类识别。这使得系统能够对不同的纺织品特征进行有效分类，识别产品或瑕疵，进一步提高了检测的准确性和可靠性。

请参阅图3，基于初步识别图像特征库，采用循环神经网络对纺织品图像序列进行时序分析，得到纺织品瑕疵序列分析结果的步骤具体为：

S201：对初步识别图像特征库中的数据实现序列化处理，生成序列化纺织品数据；

S202：基于序列化纺织品数据，使用长短时记忆网络捕获数据中的长期依赖关系，生成时序特征映射；

S203：针对时序特征映射，运用全连接层并采用线性激活函数进行特征整合，生成整合后的时序特征向量；

S204：基于整合后的时序特征向量，利用Softmax层进行瑕疵分类和序列化标注，生成纺织品瑕疵序列分析结果。

S201：序列化纺织品数据处理

在这一步骤中，首先需要将初步识别图像特征库中的数据进行序列化处理，以便将图像特征转换成适合循环神经网络（RNN）处理的格式。通常，序列化可以通过将图像特征按时间顺序排列来实现。这些特征可以是CNN生成的特征向量。

S202：使用长短时记忆网络（LSTM）进行时序特征抽取

长短时记忆网络（LSTM）是一种适用于序列数据的循环神经网络，它能够捕获数据中的长期依赖关系。LSTM通过门控单元来管理信息的输入、输出和遗忘，以有效地处理序列数据。LSTM的计算流程如下：

输入门计算：i_t=\sigma(W_{xi}x_t+W_{hi}h_{t-1}+b_i)it=σ(Wxixt+Whiht−1+bi)

遗忘门计算：f_t=\sigma(W_{xf}x_t+W_{hf}h_{t-1}+b_f)ft=σ(Wxfxt+Whfht−1+bf)

更新单元计算：g_t=\tanh(W_{xg}x_t+W_{hg}h_{t-1}+b_g)gt=tanh(Wxgxt+Whght−1+bg)

细胞状态更新：C_t=f_t*C_{t-1}+i_t*g_tCt=ft∗Ct−1+it∗gt

输出门计算：o_t=\sigma(W_{xo}x_t+W_{ho}h_{t-1}+b_o)ot=σ(Wxoxt+Whoht−1+bo)

隐状态更新：h_t=o_t*\tanh(C_t)ht=ot∗tanh(Ct)

其中，x_txt是序列化的纺织品数据，h_tht是当前时间步的隐状态，C_tCt是当前时间步的细胞状态，i_tit、f_tft、g_tgt、o_tot分别表示输入门、遗忘门、更新单元和输出门的计算，WW和bb是模型参数，\sigmaσ表示sigmoid函数，\tanhtanh表示双曲正切函数。

S203：时序特征整合

在这一步骤中，时序特征映射经过LSTM后，可以得到每个时间步的隐状态h_tht。为了整合这些时序特征，可以使用全连接层进行线性变换，并采用线性激活函数（如ReLU）进行特征整合，生成整合后的时序特征向量。计算过程如下：

F_t=\text{ReLU}(W_F\cdoth_t+b_F)Ft=ReLU(WF⋅ht+bF)

其中，F_tFt表示整合后的特征向量，W_FWF和b_FbF是全连接层的权重和偏差。

S204：瑕疵分类和序列化标注

最后一步是对整合后的时序特征向量进行瑕疵分类和序列化标注。可以使用Softmax层来进行分类，将每个时间步的特征向量映射到不同的瑕疵类别。同时，还可以将瑕疵结果序列化，以便后续分析和可视化。

Softmax计算过程如下：

P(y_t=kF_t)=\frac{e^{(W_P)_k\cdotF_t}}{\sum_{j=1}^{K}e^{(W_P)_j\cdotF_t}}P(yt=k∣Ft)=∑j=1Ke(WP)j⋅Fte(WP)k⋅Ft

其中，P(y_t=kF_t)P(yt=k∣Ft)表示在时间步tt时类别kk的概率，(W_P)_k(WP)k表示Softmax层的权重。

请参阅图4，依据纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱图像采集技术与机器学习方法，进行隐蔽缺陷的深入识别，生成多光谱瑕疵检测报告的步骤具体为：

S301：基于纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱摄像技术深入捕获瑕疵区域的图像细节，生成多光谱瑕疵图像；

S302：基于多光谱瑕疵图像，采用灰度共生矩阵提取瑕疵的深层特征，生成深层瑕疵特征数据；

S303：利用支持向量机对深层瑕疵特征数据进行分类分析，确定瑕疵种类，生成隐蔽缺陷识别结果；

S304：根据隐蔽缺陷识别结果，利用数据可视化工具进行报告整理与可视化展示，生成多光谱瑕疵检测报告。

S301：多光谱图像采集在这一步骤中，使用多光谱摄像技术深入捕获纺织品瑕疵区域的图像细节。多光谱图像通常由多个波段的图像组成，每个波段对应于不同的光谱范围，因此能够提供更多关于物体表面特性的信息。

S302：提取深层特征基于多光谱瑕疵图像，可以使用灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）等方法提取瑕疵的深层特征。GLCM是一种用于描述图像纹理特征的统计方法，它能够描述图像中像素灰度值之间的空间关系。GLCM通常使用以下公式计算：

[P(i,j,d,\theta)=\frac{N_{(i,j,d,\theta)}}{N_{\text{total}}}]

其中，(P(i,j,d,\theta))是具有灰度级(i)和(j)的像素在距离(d)和角度(\theta)下的概率。(N_{(i,j,d,\theta)})是具有这些特征的像素对的数量，(N_{\text{total}})是图像中所有像素对的数量。

S303：利用支持向量机进行分类分析得到深层瑕疵特征数据后，可以使用支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）等机器学习算法进行分类分析。SVM是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。其基本思想是通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。SVM的分类函数通常表示为：

[f(x)=\text{sign}\left(\sum_{i=1}^{n}\alpha_iy_iK(x,x_i)+b\right)]

其中，(x)是输入样本，(x_i)是支持向量，(\alpha_i)是对应的拉格朗日乘子，(y_i)是样本的类别标签，(K(x,x_i))是核函数。

S304：数据可视化与报告生成根据隐蔽缺陷的识别结果，可以使用数据可视化工具，例如Matplotlib或Seaborn，对结果进行可视化展示。报告通常包括以下内容：瑕疵的种类、位置、大小、数量等信息。同时，报告也可以包括瑕疵区域的多光谱图像以及相应的GLCM特征数据。这些信息的可视化展示能够帮助人们更直观地理解瑕疵情况。

请参阅图5，针对多光谱瑕疵检测报告，实施实时纺织品检测和控制系统，通过计算机视觉技术调整生产参数，形成实时质量控制指令的步骤具体为：

S401：基于多光谱瑕疵检测报告，采用边缘检测算法进行缺陷定位，生成缺陷位置图；

S402：基于缺陷位置图，使用模板匹配技术对缺陷进行分类，生成缺陷类型识别表；

S403：基于缺陷类型识别表，采用模糊逻辑控制提出生产参数的实时调整建议，生成生产参数调整建议表；

S404：基于生产参数调整建议表，通过计算机视觉技术自动调整生产设备参数，生成实时质量控制指令。

S401：缺陷定位

在这一步骤中，通过采用边缘检测算法进行缺陷定位。一种常用的边缘检测算法是Sobel算子，其运算过程可以通过以下公式表示：

[G_x=\begin{bmatrix}-1&0&1\-2&0&2\-1&0&1\end{bmatrix}*I][G_y=\begin{bmatrix}-1&-2&-1\0&0&0\1&2&1\end{bmatrix}*I]

其中，(I)是输入图像。通过计算梯度幅值(G=\sqrt{G_x^2+G_y^2})可以获得图像的边缘信息，进而定位缺陷的位置。

S402：缺陷分类

基于缺陷位置图，采用模板匹配技术对缺陷进行分类。模板匹配通常使用归一化交叉相关（NormalizedCross-Correlation,NCC）来度量图像中相似区域与模板的相似度。匹配度(M(x,y))的计算公式为：

[M(x,y)=\frac{\sum_{i,j}[I(x+i,y+j)-\bar{I}][T(i,j)-\bar{T}]}{\sqrt{\sum_{i,j}[I(x+i,y+j)-\bar{I}]^2\sum_{i,j}[T(i,j)-\bar{T}]^2}}]

其中，(I(x,y))是图像中的像素值，(T(i,j))是模板中的像素值，(\bar{I})和(\bar{T})分别是图像和模板的均值。

S403：模糊逻辑控制

基于缺陷类型识别表，采用模糊逻辑控制提出生产参数的实时调整建议。模糊逻辑控制的输入和输出可以通过模糊集合的概念来表示。设输入变量为(e)和(\Deltae)，输出变量为(\Deltau)。模糊规则的表达式可以表示为：

[\text{Rule}:\text{If}e\text{is}A\text{and}\Deltae\text{is}B\text{then}\Deltau\text{is}C]

其中，(A,B,C)是模糊集合。通过定义模糊规则和使用模糊推理引擎，可以得到生产参数的实时调整建议。

S404：生产参数调整

基于生产参数调整建议表，通过计算机视觉技术自动调整生产设备参数。

请参阅图6，将实时质量控制指令纳入智能缺陷分析和排序系统，利用图像分割和深度学习技术，进行产品的质量级别智能判定，获得纺织品质量等级标签的步骤具体为：

S501：基于实时质量控制指令，采用图像分割技术对纺织品图像进行分割，生成缺陷与正常区域分割图；

S502：基于缺陷与正常区域分割图，使用深度学习技术提取缺陷特征，生成缺陷特征数据库；

S503：基于缺陷特征数据库，采用神经网络分类器进行质量级别评估，生成纺织品质量评估表；

S504：基于纺织品质量评估表，为纺织品标注对应的质量等级，生成纺织品质量等级标签。

S501：图像分割在这一步骤中，使用图像分割技术将纺织品图像分割成缺陷区域和正常区域。一种常用的方法是基于阈值的二值化，但在纺织品质量控制中，可能需要更复杂的技术，如基于边缘检测或基于区域生长的分割方法。这里以基于阈值的二值化为例：

公式：[\text{二值化图像}=\begin{cases}1&\text{if}I(x,y)>T\0&\text{otherwise}\end{cases}]

其中，(I(x,y))是图像的像素值，(T)是确定的阈值。

S502：缺陷特征提取基于分割图，使用深度学习技术提取缺陷特征。可以使用卷积神经网络(CNN)来自动提取图像特征。以下是CNN的一般结构：

卷积层：使用卷积核对图像进行卷积操作，提取不同尺度的特征。

激活函数：使用非线性激活函数（如ReLU）来引入非线性性质。

池化层：减小特征图的维度，降低计算复杂度。

全连接层：将特征映射到最终的特征向量。

在这个步骤中，将对缺陷区域的图像应用CNN，然后从CNN的输出中提取特征向量。

S503：质量级别评估基于缺陷特征数据库，采用神经网络分类器进行质量级别评估。可以使用深度学习模型，如多层感知器(MLP)或卷积神经网络(CNN)，来进行分类。

公式（多层感知器）：[\text{质量级别}=\text{MLP}(F)]

公式（卷积神经网络）：[\text{质量级别}=\text{CNN}(F)]

其中，(F)是从缺陷图像中提取的特征。

S504：质量等级标签基于纺织品质量评估表，为纺织品标注对应的质量等级，生成纺织品质量等级标签。这一步骤可以根据分类器的输出和预定义的质量等级标准来完成。

请参阅图7，基于纺织品质量等级标签，应用区块链技术和物联网设备，构建纺织品的质量信息追溯，创建纺织品完整追溯记录的步骤具体为：

S601：基于纺织品质量等级标签，使用物联网设备实时采集生产线上的质量数据，生成实时质量数据流；

S602：基于实时质量数据流，采用哈希算法确认数据的完整性与唯一性，生成哈希值数据库；

S603：基于哈希值数据库，使用区块链技术对质量数据进行不可篡改的存储，生成纺织品质量区块链记录；

S604：基于纺织品质量区块链记录，通过区块链浏览器进行数据检索与展示，生成纺织品完整追溯记录。

S601：实时质量数据采集

在这一步骤中，使用物联网设备实时采集的质量数据（例如，缺陷数量、温度、湿度、光强度等）可以表示为向量(D)。

S602：数据完整性验证与哈希算法

使用哈希算法（如SHA-256）来计算质量数据的哈希值，表示为(H)。具体公式如下：

[H=\text{SHA-256}(D)]

这里，(D)是质量数据的输入向量，(H)是计算出的哈希值。

S603：区块链存储

在这一步骤中，将哈希值(H)与相关质量数据写入区块链。区块链存储的一个基本原则是每个区块都包含前一个区块的哈希值。这可以表示为：

[\text{区块}={H,\text{前一区块的哈希值}}]

新的区块会包含前一个区块的哈希值，这样每个区块都链接到前一个区块，确保了数据的完整性和不可篡改性。

S604：数据检索与展示

数据检索与展示可以通过区块链浏览器来完成。区块链浏览器允许用户查询特定区块，验证哈希值的完整性，并检索相关质量数据。

请参阅图8，一种基于机器视觉的纺织品检测系统用于执行上述基于机器视觉的纺织品检测方法，基于机器视觉的纺织品检测系统包括图像增强模块、特征抽取模块、时序分析模块、深层瑕疵识别模块、缺陷定位与分类模块、质量评估模块、数据追溯与展示模块。

图像增强模块基于原始纺织品图像，采用高斯滤波算法和直方图均衡化，进行图像增强与去噪，生成增强后的纺织品图像；

特征抽取模块基于增强后的纺织品图像，采用卷积神经网络和最大池化方法，进行纹理和结构特征抽取，生成池化后的特征映射；

时序分析模块基于初步识别图像特征库，采用数据序列化和长短时记忆网络，进行长期依赖关系捕获，生成时序特征映射；

深层瑕疵识别模块基于时序特征映射，利用多光谱摄像技术和灰度共生矩阵，进行瑕疵深层特征分析，生成深层瑕疵特征数据；

缺陷定位与分类模块基于深层瑕疵特征数据，采用边缘检测算法和模板匹配技术，进行缺陷定位与分类，生成缺陷位置图和缺陷类型识别表；

质量评估模块基于缺陷类型识别表，使用深度学习技术和神经网络分类器，进行质量评估，生成纺织品质量评估表；

数据追溯与展示模块基于纺织品质量评估表，利用物联网设备和区块链技术，进行质量数据采集与不可篡改的存储，生成纺织品质量区块链记录。

1.图像增强模块：

输入：原始纺织品图像(I_{\text{raw}})

高斯滤波算法：使用高斯滤波器(G)进行图像平滑化。

公式：(I_{\text{smoothed}}=I_{\text{raw}}*G)

直方图均衡化：增强图像的对比度。

公式：(I_{\text{enhanced}}=\text{HistogramEqualization}(I_{\text{smoothed}}))

特征抽取模块：

输入：增强后的纺织品图像(I_{\text{enhanced}})

卷积神经网络（CNN）：用于学习图像的纹理和结构特征。

公式：(F_{\text{features}}=\text{CNN}(I_{\text{enhanced}}))

最大池化：对卷积特征图进行下采样，减小计算量。

公式：(F_{\text{pooled}}=\text{MaxPooling}(F_{\text{features}}))

时序分析模块：

输入：特征映射(F_{\text{pooled}})

数据序列化：将特征映射序列化为时序数据。

公式：(S_{\text{sequence}}=\text{Serialize}(F_{\text{pooled}}))

长短时记忆网络（LSTM）：用于捕获时序数据中的长期依赖关系。

公式：(S_{\text{output}}=\text{LSTM}(S_{\text{sequence}}))

深层瑕疵识别模块：

输入：时序特征映射(S_{\text{output}})

多光谱摄像技术：利用多光谱信息进行深层特征分析。

灰度共生矩阵：用于纹理特征分析。

公式：(F_{\text{deep}}=\text{Multi-SpectralAnalysis}(S_{\text{output}}))公式：(F_{\text{texture}}=\text{GreyLevelCo-occurrenceMatrix}(S_{\text{output}}))

缺陷定位与分类模块：

输入：深层瑕疵特征数据(F_{\text{deep}})和缺陷位置图(F_{\text{texture}})

边缘检测算法：用于定位缺陷区域。

公式：(F_{\text{edges}}=\text{EdgeDetection}(F_{\text{deep}}))

模板匹配技术：用于将缺陷与已知缺陷模板进行比对和分类。

公式：(F_{\text{defects}}=\text{TemplateMatching}(F_{\text{deep}},F_{\text{texture}}))

质量评估模块：

输入：缺陷类型识别表(F_{\text{defects}})

深度学习技术：使用神经网络分类器对纺织品进行质量评估。

公式：(Q_{\text{quality}}=\text{QualityAssessment}(F_{\text{defects}}))

数据追溯与展示模块：

输入：纺织品质量评估表(Q_{\text{quality}})

物联网设备：用于采集质量数据。

区块链技术：将质量数据写入区块链，确保数据的不可篡改性。

公式：(H=\text{SHA-256}(Q_{\text{quality}}))

请参阅图9，图像增强模块包括去噪子模块、图像均衡子模块、图像保存子模块；

特征抽取模块包括卷积子模块、池化子模块、初步特征整合子模块；

时序分析模块包括数据序列化子模块、长短时记忆子模块、时序特征整合子模块；

深层瑕疵识别模块包括多光谱捕获子模块、光谱特征提取子模块、特征分类子模块；

缺陷定位与分类模块包括定位子模块、匹配识别子模块、建议生成子模块；

质量评估模块包括图像分割子模块、图像特征提取子模块、质量分类子模块；

数据追溯与展示模块包括实时数据采集子模块、数据加密与存储子模块、数据展示子模块。

图像增强模块：

去噪子模块：通过去除图像中的噪声，提高了纺织品图像的质量。这有助于避免噪声对后续特征提取和瑕疵检测的干扰。

图像均衡子模块：通过直方图均衡化，增加了图像的对比度，使细节更加清晰可见。这有助于捕获图像中的纹理和结构特征。

图像保存子模块：可以将增强后的图像保存起来，以备后续数据追溯和展示。这有助于建立质量数据的历史记录和可追溯性。

特征抽取模块：

卷积子模块：使用卷积神经网络从图像中提取纹理和结构特征。这有助于系统理解纺织品的局部和全局特征，从而更好地识别瑕疵。

池化子模块：通过最大池化降低特征维度，减少计算复杂度，同时保留重要信息。这有助于提高算法的效率。

初步特征整合子模块：将卷积和池化的结果整合在一起，形成初步的特征表示，为后续处理提供了有用的信息。

时序分析模块：

数据序列化子模块：将特征序列化为时序数据，有助于捕捉到的信息的时间演变。这有助于检测长期依赖关系，例如某些瑕疵可能在时间上演变。

长短时记忆子模块：使用LSTM网络来处理时序数据，可以更好地理解和建模时间上的动态变化。这有助于提高系统对于瑕疵的检测能力。

时序特征整合子模块：整合来自LSTM的时序特征，以获得全局的时间信息。这有助于系统更好地理解纺织品的时间演变。

深层瑕疵识别模块：

多光谱捕获子模块：利用多光谱信息进行深层特征分析，可以更好地区分不同颜色和材质的纺织品。

光谱特征提取子模块：使用灰度共生矩阵等方法，提取光谱特征，有助于更准确地识别瑕疵。

特征分类子模块：将深层特征和光谱特征整合，使用分类算法对瑕疵进行精确分类，有助于提高瑕疵识别的准确性。

缺陷定位与分类模块：

定位子模块：使用边缘检测算法，可以精确定位纺织品中的缺陷区域，有助于进一步的分析和处理。

匹配识别子模块：使用模板匹配技术，将缺陷与已知的缺陷模板进行比对和分类，提高了瑕疵识别的精度。

建议生成子模块：可以生成有关缺陷的建议，例如修复或替换纺织品，有助于质量改进。

质量评估模块：

图像分割子模块：可以将图像分割为不同的区域，有助于对不同区域的质量进行评估。

图像特征提取子模块：从分割后的图像区域中提取特征，用于质量评估。

质量分类子模块：使用深度学习技术对提取的特征进行分类，从而评估纺织品的质量。

数据追溯与展示模块：

实时数据采集子模块：可以实时采集纺织品质量数据，确保数据的及时性。

数据加密与存储子模块：使用加密技术将质量数据存储在区块链上，确保数据的安全性和不可篡改性。

数据展示子模块：可以通过界面展示数据，以供用户查看和分析，有助于监控和改进纺织品质量。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于机器视觉的纺织品检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于纺织品图像，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，生成初步识别图像特征库；

基于所述初步识别图像特征库，采用循环神经网络对纺织品图像序列进行时序分析，得到纺织品瑕疵序列分析结果；

依据所述纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱图像采集技术与机器学习方法，进行隐蔽缺陷的深入识别，生成多光谱瑕疵检测报告；

针对所述多光谱瑕疵检测报告，实施实时纺织品检测和控制系统，通过计算机视觉技术调整生产参数，形成实时质量控制指令；

将所述实时质量控制指令纳入智能缺陷分析和排序系统，利用图像分割和深度学习技术，进行产品的质量级别智能判定，获得纺织品质量等级标签；

基于所述纺织品质量等级标签，应用区块链技术和物联网设备，构建纺织品的质量信息追溯，创建纺织品完整追溯记录。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的纺织品检测方法，其特征在于，基于纺织品图像，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，生成初步识别图像特征库的步骤具体为：

基于原始纺织品图像，采用高斯滤波算法进行图像去噪，并用直方图均衡化进行图像增强，生成增强后的纺织品图像；

基于所述增强后的纺织品图像，采用卷积神经网络中的卷积层，针对纹理和结构进行特征抽取，生成初步特征映射；

基于所述初步特征映射，应用最大池化方法减小参数规模同时保留主要特征，生成池化后的特征映射；

基于所述池化后的特征映射，通过全连接层，使用ReLU激活函数整合特征，生成纺织品特征向量；

针对所述纺织品特征向量，采用Softmax分类层实现特征区域的分类识别，生成初步识别图像特征库。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的纺织品检测方法，其特征在于，基于所述初步识别图像特征库，采用循环神经网络对纺织品图像序列进行时序分析，得到纺织品瑕疵序列分析结果的步骤具体为：

对所述初步识别图像特征库中的数据实现序列化处理，生成序列化纺织品数据；

基于所述序列化纺织品数据，使用长短时记忆网络捕获数据中的长期依赖关系，生成时序特征映射；

针对所述时序特征映射，运用全连接层并采用线性激活函数进行特征整合，生成整合后的时序特征向量；

基于所述整合后的时序特征向量，利用Softmax层进行瑕疵分类和序列化标注，生成纺织品瑕疵序列分析结果。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的纺织品检测方法，其特征在于，依据所述纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱图像采集技术与机器学习方法，进行隐蔽缺陷的深入识别，生成多光谱瑕疵检测报告的步骤具体为：

基于所述纺织品瑕疵序列分析结果，应用多光谱摄像技术深入捕获瑕疵区域的图像细节，生成多光谱瑕疵图像；

基于所述多光谱瑕疵图像，采用灰度共生矩阵提取瑕疵的深层特征，生成深层瑕疵特征数据；

利用支持向量机对所述深层瑕疵特征数据进行分类分析，确定瑕疵种类，生成隐蔽缺陷识别结果；

根据所述隐蔽缺陷识别结果，利用数据可视化工具进行报告整理与可视化展示，生成多光谱瑕疵检测报告。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的纺织品检测方法，其特征在于，针对所述多光谱瑕疵检测报告，实施实时纺织品检测和控制系统，通过计算机视觉技术调整生产参数，形成实时质量控制指令的步骤具体为：

基于所述多光谱瑕疵检测报告，采用边缘检测算法进行缺陷定位，生成缺陷位置图；

基于所述缺陷位置图，使用模板匹配技术对缺陷进行分类，生成缺陷类型识别表；

基于所述缺陷类型识别表，采用模糊逻辑控制提出生产参数的实时调整建议，生成生产参数调整建议表；

基于所述生产参数调整建议表，通过计算机视觉技术自动调整生产设备参数，生成实时质量控制指令。

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的纺织品检测方法，其特征在于，将所述实时质量控制指令纳入智能缺陷分析和排序系统，利用图像分割和深度学习技术，进行产品的质量级别智能判定，获得纺织品质量等级标签的步骤具体为：

基于所述实时质量控制指令，采用图像分割技术对纺织品图像进行分割，生成缺陷与正常区域分割图；

基于所述缺陷与正常区域分割图，使用深度学习技术提取缺陷特征，生成缺陷特征数据库；

基于所述缺陷特征数据库，采用神经网络分类器进行质量级别评估，生成纺织品质量评估表；

基于所述纺织品质量评估表，为纺织品标注对应的质量等级，生成纺织品质量等级标签。

7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的纺织品检测方法，其特征在于，基于所述纺织品质量等级标签，应用区块链技术和物联网设备，构建纺织品的质量信息追溯，创建纺织品完整追溯记录的步骤具体为：

基于所述纺织品质量等级标签，使用物联网设备实时采集生产线上的质量数据，生成实时质量数据流；

基于所述实时质量数据流，采用哈希算法确认数据的完整性与唯一性，生成哈希值数据库；

基于所述哈希值数据库，使用区块链技术对质量数据进行不可篡改的存储，生成纺织品质量区块链记录；

基于所述纺织品质量区块链记录，通过区块链浏览器进行数据检索与展示，生成纺织品完整追溯记录。

8.一种基于机器视觉的纺织品检测系统，其特征在于，所述基于机器视觉的纺织品检测系统用于执行权利要求1-7任一所述的基于机器视觉的纺织品检测方法，所述基于机器视觉的纺织品检测系统包括图像增强模块、特征抽取模块、时序分析模块、深层瑕疵识别模块、缺陷定位与分类模块、质量评估模块、数据追溯与展示模块。

9.根据权利要求8所述的基于机器视觉的纺织品检测系统，其特征在于，所述图像增强模块基于原始纺织品图像，采用高斯滤波算法和直方图均衡化，进行图像增强与去噪，生成增强后的纺织品图像；

所述特征抽取模块基于增强后的纺织品图像，采用卷积神经网络和最大池化方法，进行纹理和结构特征抽取，生成池化后的特征映射；

所述时序分析模块基于初步识别图像特征库，采用数据序列化和长短时记忆网络，进行长期依赖关系捕获，生成时序特征映射；

所述深层瑕疵识别模块基于时序特征映射，利用多光谱摄像技术和灰度共生矩阵，进行瑕疵深层特征分析，生成深层瑕疵特征数据；

所述缺陷定位与分类模块基于深层瑕疵特征数据，采用边缘检测算法和模板匹配技术，进行缺陷定位与分类，生成缺陷位置图和缺陷类型识别表；

所述质量评估模块基于缺陷类型识别表，使用深度学习技术和神经网络分类器，进行质量评估，生成纺织品质量评估表；

所述数据追溯与展示模块基于纺织品质量评估表，利用物联网设备和区块链技术，进行质量数据采集与不可篡改的存储，生成纺织品质量区块链记录。

10.根据权利要求8所述的基于机器视觉的纺织品检测系统，其特征在于，所述图像增强模块包括去噪子模块、图像均衡子模块、图像保存子模块；

所述特征抽取模块包括卷积子模块、池化子模块、初步特征整合子模块；

所述时序分析模块包括数据序列化子模块、长短时记忆子模块、时序特征整合子模块；

所述深层瑕疵识别模块包括多光谱捕获子模块、光谱特征提取子模块、特征分类子模块；

所述缺陷定位与分类模块包括定位子模块、匹配识别子模块、建议生成子模块；

所述质量评估模块包括图像分割子模块、图像特征提取子模块、质量分类子模块；

所述数据追溯与展示模块包括实时数据采集子模块、数据加密与存储子模块、数据展示子模块。